【死磕Sharding-jdbc】—–最大努力型事务

服务端 2018-06-06 13:42:12 阅读次数: 4

BASE Transaction

  • Best efforts delivery transaction (已经实现).
  • Try confirm cancel transaction (待定).

Sharding-JDBC由于性能方面的考量，决定不支持强一致性分布式事务。

最大努力送达型事务

在分布式数据库的场景下，相信对于该数据库的操作最终一定可以成功，所以通过最大努力反复尝试送达操作。

最大努力送达型事务的架构图

最大努力送达型事务的架构图

摘自sharding-jdbc使用指南☞事务支持

执行过程有以下几种情况：

  1. 执行成功--如图所示，执行结果事件->监听执行事件->执行成功->清理事务日志
  2. 执行失败，同步重试成功--如图所示，执行结果事件->监听执行事件->执行失败->重试执行->执行成功->清理事务日志
  3. 执行失败，同步重试失败，异步重试成功--如图所示，执行结果事件->监听执行事件->执行失败->重试执行->执行失败->"异步送达作业"重试执行->执行成功->清理事务日志
  4. 执行失败，同步重试失败，异步重试失败，事务日志保留----如图所示，执行结果事件->监听执行事件->执行失败->重试执行->执行失败->"异步送达作业"重试执行->执行失败->... ...

说明：不管执行结果如何，执行前事件都会记录事务日志；执行事件类型包括3种：BEFORE_EXECUTE，EXECUTE_FAILURE和EXECUTE_SUCCESS；另外，这里的"同步"不是绝对的同步执行，而是通过google-guava的EventBus发布事件后，在监听端判断是EXECUTE_FAILURE事件，最多重试syncMaxDeliveryTryTimes次；后面对BestEffortsDeliveryListener的源码分析有介绍；这里的"异步"通过外挂实现，在后面的文章10. sharding-jdbc源码之异步送达JOB会有分析；

适用场景

  • 根据主键删除数据。
  • 更新记录永久状态，如更新通知送达状态。

使用限制

  • 使用最大努力送达型柔性事务的SQL需要满足幂等性。
  • INSERT语句要求必须包含主键，且不能是自增主键。
  • UPDATE语句要求幂等，不能是UPDATE xxx SET x=x+1
  • DELETE语句无要求。

开发示例

// 1\. 配置SoftTransactionConfiguration
SoftTransactionConfiguration transactionConfig = new SoftTransactionConfiguration(dataSource);
// 配置相关请看后面的备注
transactionConfig.setXXX();

// 2\. 初始化SoftTransactionManager
SoftTransactionManager transactionManager = new SoftTransactionManager(transactionConfig);
transactionManager.init();

// 3\. 获取BEDSoftTransaction
BEDSoftTransaction transaction = (BEDSoftTransaction) transactionManager.getTransaction(SoftTransactionType.BestEffortsDelivery);

// 4\. 开启事务
transaction.begin(connection);

// 5\. 执行JDBC
/* 
    code here
*/
* 
// 6.关闭事务
transaction.end();

备注：SoftTransactionConfiguration支持的配置以及含义请参考sharding-jdbc使用指南☞事务支持，这段开发示例的代码也摘自这里；也可参考sharding-jdbc-transaction模块中com.dangdang.ddframe.rdb.transaction.soft.integrate.SoftTransactionTest如何使用柔性事务，但是这里的代码需要稍作修改，否则只是普通的执行逻辑，不是sharding-jdbc的执行逻辑：

@Test
public void bedSoftTransactionTest() throws SQLException {
    SoftTransactionManager transactionManagerFactory = new SoftTransactionManager(getSoftTransactionConfiguration(getShardingDataSource()));
    // 初始化柔性事务管理器
    transactionManagerFactory.init();
    BEDSoftTransaction transactionManager = (BEDSoftTransaction) transactionManagerFactory.getTransaction(SoftTransactionType.BestEffortsDelivery);
    transactionManager.begin(getShardingDataSource().getConnection());
    // 执行INSERT SQL（DML类型），如果执行过程中异常，会在`BestEffortsDeliveryListener`中重试
    insert();
    transactionManager.end();
}

private void insert() {
    String dbSchema = "insert into transaction_test(id, remark) values (2, ?)";
    try (
            // 将.getConnection("db_trans", SQLType.DML)移除，这样的话，得到的才是ShardingConnection 
            Connection conn = getShardingDataSource().getConnection();
            PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(dbSchema)) {
        preparedStatement.setString(1, "JUST TEST IT .");
        preparedStatement.executeUpdate();
    } catch (final SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

核心源码分析

通过3. sharding-jdbc源码之路由&执行中对ExecutorEngine的分析可知，sharding-jdbc在执行SQL前后，分别调用EventBusInstance.getInstance().post()提交了事件，那么调用EventBusInstance.getInstance().register()的地方，就是柔性事务处理的地方，通过查看源码的调用关系可知，只有SoftTransactionManager.init()调用了EventBusInstance.getInstance().register()，所以柔性事务实现的核心在SoftTransactionManager这里；

柔性事务管理器

柔性事务实现在SoftTransactionManager中，核心源码如下：

public final class SoftTransactionManager {

    // 柔性事务配置对象 
    @Getter
    private final SoftTransactionConfiguration transactionConfig;

    /**
     * Initialize B.A.S.E transaction manager.
     * @throws SQLException SQL exception
     */
    public void init() throws SQLException {
        // 初始化注册最大努力送达型柔性事务监听器；
        EventBusInstance.getInstance().register(new BestEffortsDeliveryListener());
        if (TransactionLogDataSourceType.RDB == transactionConfig.getStorageType()) {
            // 如果事务日志数据源类型是关系型数据库，则创建事务日志表transaction_log
            createTable();
        }
        // 内嵌的最大努力送达型异步JOB任务，依赖当当开源的elastic-job
        if (transactionConfig.getBestEffortsDeliveryJobConfiguration().isPresent()) {
            new NestedBestEffortsDeliveryJobFactory(transactionConfig).init();
        }
    }

    // 从这里可知创建的事务日志表表名是transaction_log（所以需要保证每个库中用户没有自定义创建transaction_log表）
    private void createTable() throws SQLException {
        String dbSchema = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS `transaction_log` ("
                + "`id` VARCHAR(40) NOT NULL, "
                + "`transaction_type` VARCHAR(30) NOT NULL, "
                + "`data_source` VARCHAR(255) NOT NULL, "
                + "`sql` TEXT NOT NULL, "
                + "`parameters` TEXT NOT NULL, "
                + "`creation_time` LONG NOT NULL, "
                + "`async_delivery_try_times` INT NOT NULL DEFAULT 0, "
                + "PRIMARY KEY (`id`));";
        try (
                Connection conn = transactionConfig.getTransactionLogDataSource().getConnection();
                PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(dbSchema)) {
            preparedStatement.executeUpdate();
        }
    }

从这段源码可知，柔性事务的几个重点如下，接下来一一根据源码进行分析；

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  • 事务日志存储器；
  • 最大努力送达型事务监听器；
  • 异步送达JOB任务；

1.事务日志存储器

柔性事务日志接口类为TransactionLogStorage.java，有两个实现类：

  1. RdbTransactionLogStorage：关系型数据库存储柔性事务日志；
  2. MemoryTransactionLogStorage：内存存储柔性事务日志；

1.1.1事务日志核心接口

TransactionLogStorage中几个重要接口在两个实现类中的实现：

  • void add(TransactionLog)：Rdb实现就是把事务日志TransactionLog 插入到transaction_log表中，Memory实现就是把事务日志保存到ConcurrentHashMap中；
  • void remove(String id)：Rdb实现就是从transaction_log表中删除事务日志，Memory实现从ConcurrentHashMap中删除事务日志；
  • void increaseAsyncDeliveryTryTimes(String id)：异步增加送达重试次数，即TransactionLog中的asyncDeliveryTryTimes+1；Rdb实现就是update transaction_log表中async_delivery_try_times字段加1；Memory实现就是TransactionLog中重新给asyncDeliveryTryTimes赋值new AtomicInteger(transactionLog.getAsyncDeliveryTryTimes()).incrementAndGet()；
  • findEligibleTransactionLogs(): 查询需要处理的事务日志，条件是：①异步处理次数async_delivery_try_times小于参数最大处里次数maxDeliveryTryTimes，②transaction_type是BestEffortsDelivery，③系统当前时间与事务日志的创建时间差要超过参数maxDeliveryTryDelayMillis，每次最多查询参数size条；Rdb实现通过sql从transaction_log表中查询，Memory实现遍历ConcurrentHashMap匹配符合条件的TransactionLog；
  • boolean processData()：Rdb实现执行TransactionLog中的sql，如果执行过程中抛出异常，那么调用increaseAsyncDeliveryTryTimes()增加送达重试次数并抛出异常，如果执行成功，删除事务日志，并返回true；Memory实现直接返回false（因为processData()的目的是执行TransactionLog中的sql，而Memory类型无法触及数据库，所以返回false）

1.1.2事务日志存储核心源码

RdbTransactionLogStorage.java实现源码：

public final class RdbTransactionLogStorage implements TransactionLogStorage {

    private final DataSource dataSource;

    @Override
    public void add(final TransactionLog transactionLog) {
        // 保存事务日志到rdb中的sql
        String sql = "INSERT INTO `transaction_log` (`id`, `transaction_type`, `data_source`, `sql`, `parameters`, `creation_time`) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?);";
        try (
            Connection conn = dataSource.getConnection();
            PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
            ... ...
            preparedStatement.executeUpdate();
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new TransactionLogStorageException(ex);
        }
    }

    @Override
    public void remove(final String id) {
        // 根据id删除事务日志的sql
        String sql = "DELETE FROM `transaction_log` WHERE `id`=?;";
        try (
            Connection conn = dataSource.getConnection();
            PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
            preparedStatement.setString(1, id);
            preparedStatement.executeUpdate();
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new TransactionLogStorageException(ex);
        }
    }

    @Override
    public List findEligibleTransactionLogs(final int size, final int maxDeliveryTryTimes, final long maxDeliveryTryDelayMillis) {
        List result = new ArrayList(size);
        // 执行该sql查询需要处理的事务日志，最多取size条；
        String sql = "SELECT `id`, `transaction_type`, `data_source`, `sql`, `parameters`, `creation_time`, `async_delivery_try_times` FROM `transaction_log` WHERE `async_delivery_try_times`<? AND `transaction_type`=? AND `creation_time`<? LIMIT ?;";
        try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
            try (PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
                ... ...
                preparedStatement.setLong(3, System.currentTimeMillis() - maxDeliveryTryDelayMillis);
                ... ...
            }
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new TransactionLogStorageException(ex);
        }
        return result;
    }

    @Override
    public void increaseAsyncDeliveryTryTimes(final String id) {
        // 更新处理次数+1
        String sql = "UPDATE `transaction_log` SET `async_delivery_try_times`=`async_delivery_try_times`+1 WHERE `id`=?;";
        try (
            ... ...
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new TransactionLogStorageException(ex);
        }
    }

    @Override
    public boolean processData(final Connection connection, final TransactionLog transactionLog, final int maxDeliveryTryTimes) {
        try (
            Connection conn = connection;
            // 执行TransactionLog中的sql
            PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(transactionLog.getSql())) {
            for (int parameterIndex = 0; parameterIndex < transactionLog.getParameters().size(); parameterIndex++) {
                preparedStatement.setObject(parameterIndex + 1, transactionLog.getParameters().get(parameterIndex));
            }
            preparedStatement.executeUpdate();
        } catch (final SQLException ex) {
            如果抛出异常，表示执行sql失败，那么把增加处理次数并把异常抛出去；
            increaseAsyncDeliveryTryTimes(transactionLog.getId());
            throw new TransactionCompensationException(ex);
        }
        // 如果没有抛出异常，表示执行sql成功，那么删除该事务日志；
        remove(transactionLog.getId());
        return true;
    }
}

1.1.3事务日志存储样例

id transction_type data_source sql parameters creation_time async_delivery_try_times
85c141c4-1b8f-4e54-9010-0cc661bb1864 BestEffortsDelivery db_trans insert into transaction_test(id, remark) values (3, ?) ["TEST BY AFEI."] 1517899200989 0

transaction_log中存储的事务日志样例：

id transction_type data_source sql parameters creation_time async_delivery_try_times
85c141c4-1b8f-4e54-9010-0cc661bb1864 BestEffortsDelivery db_trans insert into transaction_test(id, remark) values (3, ?) ["TEST BY AFEI."] 1517899200989 0

1.2最大努力送达型事务监听器

核心源码如下：

```
/**
* Best efforts delivery B.A.S.E transaction listener.
*
* @author zhangliang
*/
@Slf4j
public final class BestEffortsDeliveryListener {

@Subscribe
@AllowConcurrentEvents
// 从方法可知，只监听DML执行事件（DML即数据维护语言，包括INSERT, UPDATE, DELETE）
public void listen(final DMLExecutionEvent event) {
    // 判断是否需要继续，判断逻辑为：事务存在，并且是BestEffortsDelivery类型事务
    if (!isProcessContinuously()) {
        return;
    }
    // 从柔性事务管理器中得到柔性事务配置
    SoftTransactionConfiguration transactionConfig = SoftTransactionManager.getCurrentTransactionConfiguration().get();
    // 得到配置的柔性事务存储器
    TransactionLogStorage transactionLogStorage = TransactionLogStorageFactory.createTransactionLogStorage(transactionConfig.buildTransactionLogDataSource());
    // 这里肯定是最大努力送达型事务（如果不是BEDSoftTransaction，isProcessContinuously()就是false）
    BEDSoftTransaction bedSoftTransaction = (BEDSoftTransaction) SoftTransactionManager.getCurrentTransaction().get();
    // 根据事件类型做不同处理
    switch (event.getEventExecutionType()) {
        case BEFORE_EXECUTE:
            // 如果执行前事件，那么先保存事务日志；
            //TODO for batch SQL need split to 2-level records
            transactionLogStorage.add(new TransactionLog(event.getId(), bedSoftTransaction.getTransactionId(), bedSoftTransaction.getTransactionType(), 
                    event.getDataSource(), event.getSql(), event.getParameters(), System.currentTimeMillis(), 0));
            return;
        case EXECUTE_SUCCESS: 
            // 如果执行成功事件，那么删除事务日志；
            transactionLogStorage.remove(event.getId());
            return;
        case EXECUTE_FAILURE: 
            boolean deliverySuccess = false;
            // 如果执行成功事件，最大努力送达型最多尝试3次（可配置，SoftTransactionConfiguration中的参数syncMaxDeliveryTryTimes）；
            for (int i = 0; i < transactionConfig.getSyncMaxDeliveryTryTimes(); i++) {
                // 如果在该Listener中执行成功，那么返回，不需要再尝试
                if (deliverySuccess) {
                    return;
                }
                boolean isNewConnection = false;
                Connection conn = null;
                PreparedStatement preparedStatement = null;
                try {
                    conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);
                    // 通过执行"select 1"判断conn是否是有效的数据库连接；如果不是有效的数据库连接，释放掉并重新获取一个数据库连接；
                    if (!isValidConnection(conn)) {
                        bedSoftTransaction.getConnection().release(conn);
                        conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);
                        isNewConnection = true;
                    }
                    preparedStatement = conn.prepareStatement(event.getSql());
                    //TODO for batch event need split to 2-level records
                    for (int parameterIndex = 0; parameterIndex  BestEffortsDeliveryListener源码总结：
  • 执行前，插入事务日志；
  • 执行成功，则删除事务日志；
  • 执行失败，则最大努力尝试syncMaxDeliveryTryTimes次；

1.3 异步送达JOB任务

  • 部署用于存储事务日志的数据库。
  • 部署用于异步作业使用的zookeeper。
  • 配置YAML文件,参照示例文件config.yaml。
  • 下载并解压文件sharding-jdbc-transaction-async-job-$VERSION.tar，通过start.sh脚本启动异步作业。

异步送达JOB任务基于elastic-job，所以需要部署zookeeper；

http://cmsblogs.com/?p=2542

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转载自my.oschina.net/xiaominmin/blog/1825144
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